filtered_text = [word for word in tokenized_text if word not in stopwords]报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'decode'

这个报错提示是因为你在对一个列表对象进行decode操作，但是列表对象并不支持decode操作。可能是你在对一个已经被编码过的列表进行解码操作。请检查一下你的代码，确保你想要操作的对象是一个字符串对象，而不是一个列表对象。你可以尝试把你的代码改成以下形式：

filtered_text = [word.decode() for word in tokenized_text if word.decode() not in stopwords]

或者：

filtered_text = [word for word in tokenized_text if word not in stopwords]
filtered_text = [word.decode() for word in filtered_text]

这样可以在过滤停用词之后再对词汇进行解码操作。

相关问题

代码：# 定义parse_news_file函数 def parse_news_file(file_path): # 读取文本文件内容 #text_file = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') text_rdd = sc.textFile(file_path) text = ''.join(text_rdd.collect()) # 分解文件路径 parts = file_path.split('/') # 获取类别和文件名 category = parts[-2] filename = parts[-1] print(filename) # 对文本内容进行分词和过滤停用词 seg_list = jieba.cut(text) filtered_list = [word for word in seg_list if word not in stopwords] # 计算tf-idf特征 hashingTF = HashingTF() tf = hashingTF.transform(filtered_list) idf = IDF() idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf) # 返回LabeledPoint对象 return LabeledPoint(category, tfidf) # 获取或创建全局的SparkContext sc = SparkContext.getOrCreate() # 读取数据集，调用parse_news_file函数处理每个文件，使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: parse_news_file(x[0])) print("hello",data.count())报错Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transformation. SparkContext can only be used on the driver, not in code that it run on workers. For more information, see SPARK-5063.

这个错误提示说明在你的代码中使用了SparkContext，而SparkContext只能在Driver程序中使用，不能在Worker节点中使用。你可以尝试将SparkContext的创建和数据读取操作放在Driver程序中，然后使用Spark RDD的转换操作在Worker节点中进行处理。具体来说，你可以将data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: parse_news_file(x[0]))这一行代码放到Driver程序中。

import nltk from nltk.corpus import stopwords # 下载停用词 nltk.download('stopwords') # 过滤停用词 filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords.words('english')] # 统计词频 filtered_word_freq = collections.Counter(filtered_words) # 打印词频最高的前10个单词 print(filtered_word_freq.most_common(10)) Traceback (most recent call last): File "<input>", line 2, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) ModuleNotFoundError: No module named 'nltk.corpus'; 'nltk' is not a package

这个错误提示说找不到名为'nltk.corpus'的模块，可能是因为你没有正确安装 NLTK 包。建议你通过以下命令来安装 NLTK 包：

pip install nltk

安装完成后，再次运行代码即可。如果你已经安装了 NLTK 包，可以尝试重新安装或升级到最新版本。